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上传时间: 2018-09-25
详细说明： 马尔科夫链matlab程序包。马尔科夫链定义本身比较简单，它假设某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态。举个形象的比喻，假如每天的天气是一个状态的话，那个今天是不是晴天只依赖于昨天的天气，而和前天的天气没有任何关系。当然这么说可能有些武断，但是这样做可以大大简化模型的复杂度，因此马尔科夫链在很多时间序列模型中得到广泛的应用，比如循环神经网络RNN，隐式马尔科夫模型HMM等，当然MCMC也需要它。 如果用精确的数学定义来描述，则假设我们的序列状态是...Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,......Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,...，那么我们的在时刻Xt+1Xt+1的状态的条件概率仅仅依赖于时刻XtXt，即： P(Xt+1|...Xt−2,Xt−1,Xt)=P(Xt+1|Xt) P(Xt+1|...Xt−2,Xt−1,Xt)=P(Xt+1|Xt) 既然某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态，那么我们只要能求出系统中任意两个状态之间的转换概率，这个马尔科夫链的模型就定了。我们来看看下图这个马尔科夫链模型的具体的例子。
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